(57)【要約】【課題】  異常時のデータを用いることなく異常監視を行うとともに、回転機器の正常範囲を意味なく広げることを防ぎ、監視時には回転機器の回転数を考慮する必要がなく、正常状態にばらつきがある場合でも優れた検知精度を有する異常監視方法、および異常監視装置を提供する。【解決手段】  信号入力部１，特徴量抽出部２，特徴量加工部３を介して生成した複数の学習データをマップ作成部５ａが教師なし競合型ニューラルネットワークに入力してクラスタリングマップを作成した後に、正常範囲作成部５ｂは、全ての学習データを用いて、学習データと発火したニューロンの重みデータとの距離の分布の第１の標準偏差を求め、次に距離が第１の標準偏差に基づいて設定した範囲内にある学習データのみを用いて求めた距離の分布の第２の標準偏差に基づいて各ニューロンの閾値を設定する。【選択図】図１
2007198918.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習時には、正常な回転機器を含む監視対象の物理的性質に関わる測定信号を入力し、入力された測定信号から監視対象の特徴量を抽出して、抽出した特徴量を回転機器の回転数に依存しないデータに加工した学習データを複数生成して保存し、次に学習データを競合型ニューラルネットワークに入力してクラスタリングマップを作成した後に、全ての学習データを用いて、学習データと該学習データによって発火したニューロンの重みデータとの距離の分布の第１の標準偏差を求め、次に前記距離が第１の標準偏差に基づいて設定した範囲内にある学習データのみを用いて、ニューロンの重みデータと該ニューロンを発火させる全ての学習データとの距離の分布の第２の標準偏差を各ニューロン毎に求め、第２の標準偏差に基づいて競合型ニューラルネットワークを構成する各ニューロンの閾値を設定することで監視対象の正常範囲を設定して、クラスタリングマップと監視対象の正常範囲とを保存し、
監視時には、前記監視対象の物理的性質に関わる測定信号を入力し、入力された測定信号から監視対象の特徴量を抽出して、抽出した特徴量を回転機器の回転数に依存しないデータに加工した監視データを競合型ニューラルネットワークに入力し、入力された監視データと該監視データによって発火したニューロンの重みデータとの距離と、発火したニューロンの閾値とを比較して監視対象が正常であるか否かを判断する
ことを特徴とする異常監視方法。
【請求項２】
前記抽出した特徴量を複数足し合わせたデータから近似曲線を作成して、該近似曲線に基づいて特徴量を回転機器の回転数に依存しないデータに加工し、特徴量を複数足し合わせていく際に、各特徴量から回転機器の回転数を検出して、その回転数に応じて各特徴量を複数のグループに分類し、特徴量が足し合わされる確率は、該特徴量と同じグループの特徴量を既に足し合わしている数が他のグループの特徴量を既に足し合わしている数に比べて多いときは低く、該特徴量と同じグループの特徴量を既に足し合わしている数が他のグループの特徴量を既に足し合わしている数に比べて少ないときは高くして、各グループ毎に足し合わされる特徴量の数を略均等にすることを特徴とする請求項１記載の異常監視方法。
【請求項３】
各ニューロン毎に発火した学習データの数をカウントし、前記カウント数が最も多いニューロンを発火させた学習データのうちいずれかに最も高い削除優先度を与えて、該ニューロンを発火させた学習データの数を１減少させ、この状態で前記カウント数が最も多いニューロンを発火させた学習データのうちいずれかに次に高い削除優先度を与えて、該ニューロンを発火させた学習データの数を１減少させ、前記処理を繰り返すことで各学習データの削除優先度を設定し、学習時に学習データの数が保存可能な数を超えた場合、前記設定した削除優先度に基づいて学習データを削除して新たな学習データを保存することを特徴とする請求項１または２記載の異常監視方法。
【請求項４】
各ニューロンにおいて、ニューロンの重みデータと該ニューロンを発火させた学習データとの距離の分布は正規分布であり、正規分布の両裾野に最も近い前記距離を有する２つの学習データと、正規分布の中央に最も近い前記距離を有する１つの学習データとに最も低い削除優先度を与え、他の学習データには高い削除優先度を与えることで各学習データの削除優先度を設定し、学習時に学習データの数が保存可能な数を超えた場合、前記設定した削除優先度に基づいて学習データを削除して新たな学習データを保存することを特徴とする請求項１または２記載の異常監視方法。
【請求項５】
回転機器を含む監視対象の物理的性質に関わる測定信号を入力する信号入力手段と、
入力された測定信号から監視対象の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
抽出した特徴量を回転機器の回転数に依存しないデータに加工する特徴量加工手段と、
正常な回転機器を含む監視対象の測定信号から特徴量抽出手段、特徴量加工手段を介して生成された学習データを複数保存する学習データ記憶手段と、
学習時に学習データを競合型ニューラルネットワークに入力してクラスタリングマップを作成するマップ作成手段と、
学習時に学習データに基づいて競合型ニューラルネットワークを構成する各ニューロンの閾値を設定することで監視対象の正常範囲を設定する正常範囲作成手段と、
クラスタリングマップと監視対象の正常範囲とを保存するマップ記憶手段と、
監視時に監視対象の測定信号から特徴量抽出手段、特徴量加工手段を介して生成される監視データを競合型ニューラルネットワークに入力し、入力された監視データと該監視データによって発火したニューロンの重みデータとの距離と、発火したニューロンの閾値とを比較して監視対象が正常であるか否かを判断するクラスタ判定手段と、
を備え、
前記正常範囲作成手段は、学習データ記憶手段に保存されている全ての学習データを用いて、学習データと該学習データによって発火したニューロンの重みデータとの距離の分布の第１の標準偏差を求め、次に前記距離が第１の標準偏差に基づいて設定した範囲内にある学習データのみを用いて、ニューロンの重みデータと該ニューロンを発火させる全ての学習データとの距離の分布の第２の標準偏差を各ニューロン毎に求め、第２の標準偏差に基づいて各ニューロンの閾値を設定する
ことを特徴とする異常監視装置。
【請求項６】
前記特徴量加工手段は、前記特徴量抽出手段で抽出した特徴量を複数足し合わせたデータから近似曲線を作成し、該近似曲線に基づいて特徴量を回転機器の回転数に依存しないデータに加工するもので、特徴量を複数足し合わせていく際に、各特徴量から回転機器の回転数を検出して、その回転数に応じて各特徴量を複数のグループに分類し、特徴量が足し合わされる確率は、該特徴量と同じグループの特徴量を既に足し合わしている数が他のグループの特徴量を既に足し合わしている数に比べて多いときは低く、該特徴量と同じグループの特徴量を既に足し合わしている数が他のグループの特徴量を既に足し合わしている数に比べて少ないときは高くして、各グループ毎に足し合わされる特徴量の数を略均等にすることを特徴とする請求項５記載の異常監視装置。
【請求項７】
各ニューロン毎に発火した学習データの数をカウントし、前記カウント数が最も多いニューロンを発火させた学習データのうちいずれかに最も高い削除優先度を与えて、該ニューロンを発火させた学習データの数を１減少させ、この状態で前記カウント数が最も多いニューロンを発火させた学習データのうちいずれかに次に高い削除優先度を与えて、該ニューロンを発火させた学習データの数を１減少させ、前記処理を繰り返すことで各学習データの削除優先度を設定する削除リスト作成手段を備え、学習時に学習データの数が保存可能な数を超えた場合、前記設定した削除優先度に基づいて学習データを削除して新たな学習データを保存することを特徴とする請求項５または６記載の異常監視装置。
【請求項８】
各ニューロンにおいて、ニューロンの重みデータと該ニューロンを発火させた学習データとの距離の分布は正規分布であり、正規分布の両裾野に最も近い前記距離を有する２つの学習データと、正規分布の中央に最も近い前記距離を有する１つの学習データとに最も低い削除優先度を与え、他の学習データには高い削除優先度を与えることで各学習データの削除優先度を設定する削除リスト作成手段を備え、学習時に学習データの数が保存可能な数を超えた場合、前記設定した削除優先度に基づいて学習データを削除して新たな学習データを保存することを特徴とする請求項５または６記載の異常監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、回転機器を含む装置、設備を監視して異常を検知し、予防保全を行うための異常監視方法、および異常監視装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
回転機器を含む生産設備等において、回転機器の故障、破壊、焼き付き等が発生すると大きな損害が発生し、早急な復旧が必要となる。そこで、人による視覚、聴覚、嗅覚等を用いた監視を行い、回転機器の故障、破壊、焼き付き等の兆候となる異常を検知することで、対策を立てて不具合を未然に防いでいる。しかし、工場等では設備の数が多く、全ての設備を人が監視するには人件費がかかりすぎていた。また、人による監視であるために、その判断基準は個人毎に異なり、さらには同一人物であっても、監視する日によってその判断が異なる等の曖昧な部分があった。
【０００３】
そこで、回転機器の異常を検知するための様々な異常監視方法や異常監視装置が提案されている。例えば、監視対象である回転機器の振動や音の測定信号から監視対象の特徴量を抽出したデータを作成し、このデータを教師なし競合型ニューラルネットワークに入力して異常を検知するものがある。この競合型ニューラルネットワークでは、学習モード時に正常時の学習データと異常時の学習データとに基づいて、クラスタリングマップに正常範囲、異常範囲に設定し、さらに異常範囲を異常内容毎に分類しており、監視モードで入力された測定信号がこのクラスタリングマップの何処に位置するかによって、異常の有無だけでなく、異常の種類も判断する（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
あるいは、測定信号に含まれる異常に起因する周波数の基本周波数成分の大きさと、その自然数倍の周波数成分の大きさを比較することで異常を検知するものや（例えば、特許文献２参照）、測定信号から変換した周波数スペクトルのうち、回転機器の回転数に同期する回転同期周波数成分と、この整数倍周波数成分との比率に基づいて異常を検知するもの（例えば、特許文献３参照）等がある。
【特許文献１】特開２００４−３５４１１１号公報
【特許文献２】特開２００３−２３２６７４号公報
【特許文献３】特許第３２１４２３３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記特許文献１のような競合型ニューラルネットワークは、正常な回転機器の測定信号から正常時の学習データを作成し、この学習データに基づいてクラスタリングマップに正常範囲を設定する。しかしながら、回転機器の正常状態は、回転数，経年変化，昼夜，季節等によって均一ではないため、回転機器の振動や音の測定信号が正常状態を示す範囲は広く、ばらつきを有するものであり、中には例外的な正常状態のデータも存在する。したがって、この正常範囲を設定するために全ての学習データを用いると正常範囲が意味なく広がってしまう。さらに、上記特許文献１では正常時の学習データだけでなく、異常時の学習データも必要であった。
【０００６】
また、上記特許文献２，３のように測定信号に含まれる周波数成分の大きさを単純に比較する方法では、正常状態にばらつきがある場合の検知精度に問題があった。
【０００７】
さらに、回転機器の回転数が変化する設備では、様々な回転数において正確に異常監視を行うことが困難であった。
【０００８】
本発明は、上記事由に鑑みてなされたものであり、その目的は、異常時のデータを用いることなく異常監視を行うとともに、回転機器の正常範囲を意味なく広げることを防ぎ、監視時には回転機器の回転数を考慮する必要がなく、正常状態にばらつきがある場合でも優れた検知精度を有する異常監視方法、および異常監視装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１の発明は、学習時には、正常な回転機器を含む監視対象の物理的性質に関わる測定信号を入力し、入力された測定信号から監視対象の特徴量を抽出して、抽出した特徴量を回転機器の回転数に依存しないデータに加工した学習データを複数生成して保存し、次に学習データを競合型ニューラルネットワークに入力してクラスタリングマップを作成した後に、全ての学習データを用いて、学習データと該学習データによって発火したニューロンの重みデータとの距離の分布の第１の標準偏差を求め、次に前記距離が第１の標準偏差に基づいて設定した範囲内にある学習データのみを用いて、ニューロンの重みデータと該ニューロンを発火させる全ての学習データとの距離の分布の第２の標準偏差を各ニューロン毎に求め、第２の標準偏差に基づいて競合型ニューラルネットワークを構成する各ニューロンの閾値を設定することで監視対象の正常範囲を設定して、クラスタリングマップと監視対象の正常範囲とを保存し、監視時には、前記監視対象の物理的性質に関わる測定信号を入力し、入力された測定信号から監視対象の特徴量を抽出して、抽出した特徴量を回転機器の回転数に依存しないデータに加工した監視データを競合型ニューラルネットワークに入力し、入力された監視データと該監視データによって発火したニューロンの重みデータとの距離と、発火したニューロンの閾値とを比較して監視対象が正常であるか否かを判断することを特徴とする。
【００１０】
この発明によれば、異常監視方法において、クラスタリングマップに正常範囲を設定する競合型ニューラルネットワークを用いることで、正常状態にばらつきがある場合でも優れた検知精度を有し、且つニューロンの閾値は正常時の学習データに基づいて決定されているので、異常時のデータを必要とせずに監視対象の異常状態を検知できる。また、学習データ、監視データともに、回転機器の回転数に依存しない特徴量のデータに加工されるので、回転機器の回転数が変化する設備でも、回転機器の回転数を考慮する必要がなく、様々な回転数において正確に異常監視を行うことができる。さらに、クラスタリングマップに正常範囲を設定する際に、有効性の低い学習データを除くことで、正常範囲を意味なく広げることを防いでいる。
【００１１】
請求項２の発明は、請求項１において、前記抽出した特徴量を複数足し合わせたデータから近似曲線を作成して、該近似曲線に基づいて特徴量を回転機器の回転数に依存しないデータに加工し、特徴量を複数足し合わせていく際に、各特徴量から回転機器の回転数を検出して、その回転数に応じて各特徴量を複数のグループに分類し、特徴量が足し合わされる確率は、該特徴量と同じグループの特徴量を既に足し合わしている数が他のグループの特徴量を既に足し合わしている数に比べて多いときは低く、該特徴量と同じグループの特徴量を既に足し合わしている数が他のグループの特徴量を既に足し合わしている数に比べて少ないときは高くして、各グループ毎に足し合わされる特徴量の数を略均等にすることを特徴とする。
【００１２】
この発明によれば、異常監視方法において、近似曲線を作成する際に、様々な回転数の特徴量のデータを均等に足し合わせることで、回転数に依存しない近似曲線を精度よく作成することができる。
【００１３】
請求項３の発明は、請求項１または２において、各ニューロン毎に発火した学習データの数をカウントし、前記カウント数が最も多いニューロンを発火させた学習データのうちいずれかに最も高い削除優先度を与えて、該ニューロンを発火させた学習データの数を１減少させ、この状態で前記カウント数が最も多いニューロンを発火させた学習データのうちいずれかに次に高い削除優先度を与えて、該ニューロンを発火させた学習データの数を１減少させ、前記処理を繰り返すことで各学習データの削除優先度を設定し、学習時に学習データの数が保存可能な数を超えた場合、前記設定した削除優先度に基づいて学習データを削除して新たな学習データを保存することを特徴とする。
【００１４】
この発明によれば、異常監視方法において、新たに学習を行う際には、削除優先度に基づいて、学習モードの閾値設定に影響の少ない学習データから削除して新たな学習データを保存することで、学習データの保存領域に限界があっても、学習に有効なデータを自動的に残すことができる。さらには、保存される学習データに偏りがなくなり、閾値設定の精度が向上する。
【００１５】
請求項４の発明は、請求項１または２において、各ニューロンにおいて、ニューロンの重みデータと該ニューロンを発火させた学習データとの距離の分布は正規分布であり、正規分布の両裾野に最も近い前記距離を有する２つの学習データと、正規分布の中央に最も近い前記距離を有する１つの学習データとに最も低い削除優先度を与え、他の学習データには高い削除優先度を与えることで各学習データの削除優先度を設定し、学習時に学習データの数が保存可能な数を超えた場合、前記設定した削除優先度に基づいて学習データを削除して新たな学習データを保存することを特徴とする。
【００１６】
この発明によれば、異常監視方法において、新たに学習を行う際には、削除優先度に基づいて、学習モードの閾値設定に影響の少ない学習データから削除して新たな学習データを保存することで、学習データの保存領域に限界があっても、学習に有効なデータを自動的に残すことができる。さらには、保存される学習データに偏りがなくなり、閾値設定の精度が向上する。
【００１７】
請求項５の発明は、回転機器を含む監視対象の物理的性質に関わる測定信号を入力する信号入力手段と、入力された測定信号から監視対象の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、抽出した特徴量を回転機器の回転数に依存しないデータに加工する特徴量加工手段と、正常な回転機器を含む監視対象の測定信号から特徴量抽出手段、特徴量加工手段を介して生成された学習データを複数保存する学習データ記憶手段と、学習時に学習データを競合型ニューラルネットワークに入力してクラスタリングマップを作成するマップ作成手段と、学習時に学習データに基づいて競合型ニューラルネットワークを構成する各ニューロンの閾値を設定することで監視対象の正常範囲を設定する正常範囲作成手段と、クラスタリングマップと監視対象の正常範囲とを保存するマップ記憶手段と、監視時に監視対象の測定信号から特徴量抽出手段、特徴量加工手段を介して生成される監視データを競合型ニューラルネットワークに入力し、入力された監視データと該監視データによって発火したニューロンの重みデータとの距離と、発火したニューロンの閾値とを比較して監視対象が正常であるか否かを判断するクラスタ判定手段と、を備え、前記正常範囲作成手段は、学習データ記憶手段に保存されている全ての学習データを用いて、学習データと該学習データによって発火したニューロンの重みデータとの距離の分布の第１の標準偏差を求め、次に前記距離が第１の標準偏差に基づいて設定した範囲内にある学習データのみを用いて、ニューロンの重みデータと該ニューロンを発火させる全ての学習データとの距離の分布の第２の標準偏差を各ニューロン毎に求め、第２の標準偏差に基づいて各ニューロンの閾値を設定することを特徴とする。
【００１８】
この発明によれば、異常監視装置において、クラスタリングマップに正常範囲を設定する競合型ニューラルネットワークを用いることで、正常状態にばらつきがある場合でも優れた検知精度を有し、且つニューロンの閾値は正常時の学習データに基づいて決定されているので、異常時のデータを必要とせずに監視対象の異常状態を検知できる。また、学習データ、監視データともに、回転機器の回転数に依存しない特徴量のデータに加工されるので、回転機器の回転数が変化する設備でも、回転機器の回転数を考慮する必要がなく、様々な回転数において正確に異常監視を行うことができる。さらに、クラスタリングマップに正常範囲を設定する際に、有効性の低い学習データを除くことで、正常範囲を意味なく広げることを防いでいる。
【００１９】
請求項６の発明は、請求項５において、前記特徴量加工手段は、前記特徴量抽出手段で抽出した特徴量を複数足し合わせたデータから近似曲線を作成し、該近似曲線に基づいて特徴量を回転機器の回転数に依存しないデータに加工するもので、特徴量を複数足し合わせていく際に、各特徴量から回転機器の回転数を検出して、その回転数に応じて各特徴量を複数のグループに分類し、特徴量が足し合わされる確率は、該特徴量と同じグループの特徴量を既に足し合わしている数が他のグループの特徴量を既に足し合わしている数に比べて多いときは低く、該特徴量と同じグループの特徴量を既に足し合わしている数が他のグループの特徴量を既に足し合わしている数に比べて少ないときは高くして、各グループ毎に足し合わされる特徴量の数を略均等にすることを特徴とする。
【００２０】
この発明によれば、異常監視装置において、近似曲線を作成する際に、様々な回転数の特徴量のデータを均等に足し合わせることで、回転数に依存しない近似曲線を精度よく作成することができる。
【００２１】
請求項７の発明は、請求項５または６において、各ニューロン毎に発火した学習データの数をカウントし、前記カウント数が最も多いニューロンを発火させた学習データのうちいずれかに最も高い削除優先度を与えて、該ニューロンを発火させた学習データの数を１減少させ、この状態で前記カウント数が最も多いニューロンを発火させた学習データのうちいずれかに次に高い削除優先度を与えて、該ニューロンを発火させた学習データの数を１減少させ、前記処理を繰り返すことで各学習データの削除優先度を設定する削除リスト作成手段を備え、学習時に学習データの数が保存可能な数を超えた場合、前記設定した削除優先度に基づいて学習データを削除して新たな学習データを保存することを特徴とする。
【００２２】
この発明によれば、異常監視装置において、新たに学習を行う際には、削除優先度に基づいて、学習モードの閾値設定に影響の少ない学習データから削除して新たな学習データを保存することで、学習データの保存領域に限界があっても、学習に有効なデータを自動的に残すことができる。さらには、保存される学習データに偏りがなくなり、閾値設定の精度が向上する。
【００２３】
請求項８の発明は、請求項５または６において、各ニューロンにおいて、ニューロンの重みデータと該ニューロンを発火させた学習データとの距離の分布は正規分布であり、正規分布の両裾野に最も近い前記距離を有する２つの学習データと、正規分布の中央に最も近い前記距離を有する１つの学習データとに最も低い削除優先度を与え、他の学習データには高い削除優先度を与えることで各学習データの削除優先度を設定する削除リスト作成手段を備え、学習時に学習データの数が保存可能な数を超えた場合、前記設定した削除優先度に基づいて学習データを削除して新たな学習データを保存することを特徴とする。
【００２４】
この発明によれば、異常監視装置において、新たに学習を行う際には、削除優先度に基づいて、学習モードの閾値設定に影響の少ない学習データから削除して新たな学習データを保存することで、学習データの保存領域に限界があっても、学習に有効なデータを自動的に残すことができる。さらには、保存される学習データに偏りがなくなり、閾値設定の精度が向上する。
【発明の効果】
【００２５】
以上説明したように、本発明では、異常時のデータを用いることなく異常監視を行うとともに、回転機器の正常範囲を意味なく広げることを防ぎ、監視時には回転機器の回転数を考慮する必要がなく、正常状態にばらつきがある場合でも優れた検知精度を有する異常監視方法、および異常監視装置を提供することができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
【００２７】
（実施形態１）
本実施形態の異常監視装置は、回転機器を含む監視対象の正常、異常を判定するものであり、図１に示すように、信号入力部１と、特徴量抽出部２と、特徴量加工部３と、学習データ記憶部４と、ニューラルネットワーク演算部５と、マップ記憶部６と、判定記憶部７と、出力部８とで構成され、監視対象の正常時の物理的性質の測定結果を予め収集し、実際の監視時には予め収集した正常時の測定結果と監視対象の測定結果とを比較することで、監視対象の正常、異常を判定する。
【００２８】
信号入力部１は、回転機器を含む監視対象の振動を検知する振動センサ１ａと、監視対象の音を検知するマイクロホン１ｂとを備え、振動センサ１ａは振動に関わる測定信号を特徴量抽出部２に入力し、マイクロホン１ｂは音に関わる測定信号を特徴量抽出部２に入力する。
【００２９】
特徴量抽出部２は、信号入力部１より入力された測定信号から監視対象の特徴量を抽出するものであり、信号入力部１からの測定信号をサンプリングしてフーリエ変換を施すことで、周波数成分の分布を測定信号の波形から抽出する。
【００３０】
特徴量加工部３は、特徴量抽出部２で抽出した特徴量を回転機器の回転数に依存しない特徴量のデータに加工する。
【００３１】
学習データ記憶部４には、学習モード時に特徴量加工部３で加工された正常時のデータ（学習データ）が保存される。
【００３２】
ニューラルネットワーク演算部５は例えばマイクロコンピュータからなり、マップ作成部５ａと、正常範囲作成部５ｂと、削除リスト作成部５ｃと、クラスタ判定部５ｄとを備え、図２に示すような教師なし競合型ニューラルネットワークを用いて演算を行なう。
【００３３】
教師なし競合型ニューラルネットワークは、複数個の入力層ニューロンＮ１と、入力層ニューロンＮ１に完全結合で結ばれた複数個の出力層ニューロンＮ２との２層で構成され、学習モードによって各出力層ニューロンＮ２の閾値が決定された後、監視モードで監視対象の監視を行う。
【００３４】
ここで、図３のフロー図を参照して、ニューラルネットワークの学習モードにおける処理を説明する。正常な回転機器を含む設備を監視対象として学習が開始されると（ステップＳ１）、まずマップ記憶部６に保存されている情報が初期化される（ステップＳ２）。
【００３５】
次に、特徴量抽出部２は、信号入力部１からの測定信号をサンプリングし（ステップＳ３）、フーリエ変換を施すことで周波数成分の分布を監視対象の特徴量として抽出する（ステップＳ４）。
【００３６】
次に、特徴量加工部３は、特徴量抽出部２で抽出した特徴量を回転機器の回転数に依存しない特徴量のデータに加工する（ステップＳ５）。
【００３７】
具体的には、図４（ａ）（ｂ）にフローを示す処理によって複数の特徴量から近似曲線を作成した後、この近似曲線を用いて、特徴量から監視対象の固有振動数等による影響を排除した後にデータの拡大あるいは圧縮を行うことで、回転機器の回転数に依存しない特徴量のデータに加工する。
【００３８】
以下、近似曲線の作成処理を説明する。特徴量加工部３は、まず図４（ａ）に示す第１段階の処理を開始し、特徴量抽出部２から特徴量のデータが入力されると（ステップＳ１１）、このデータから回転機器の回転数を検知する（ステップＳ１２）。
【００３９】
そして、特徴量加工部３は、回転機器の様々な回転数における特徴量のデータを足し合わせることで近似曲線を作成するのであるが、回転数の範囲毎に複数のグループに分類して、各グループ毎に足し合わせたデータの個数（採用個数）を記録したヒストグラムを作っており（図５（ａ）参照）、ステップＳ１２で検知した回転数を含むグループのデータ個数を１増加させてから（ステップＳ１３）、新しいデータを足し合わせる（ステップＳ１４）。
【００４０】
次に、足し合わせたデータ数が設定個数αに達したか否かを判定し（ステップＳ１５）、足し合わせたデータ数が設定個数α未満であれば、ステップＳ１１に戻って上記処理を繰り返す。足し合わせたデータ数が設定個数αに達したのであれば、第１段階を終了して、図４（ｂ）の第２段階に進む（ステップＳ１６）。すなわち、第１段階では、回転機器の回転数に関わらず、順次入力された特徴量のデータを採用する。
【００４１】
第２段階でも、特徴量加工部３は、特徴量抽出部２から特徴量のデータが入力されると（ステップＳ２１）、このデータから回転機器の回転数を検知する（ステップＳ２２）。
【００４２】
そして、足し合わせたデータ数が設定個数β（β＞α）に達したか否かを判定し（ステップＳ２３）、足し合わせたデータ数が設定個数β未満であれば、次に採用する特徴量のデータの選定を行う（ステップＳ２４）。
【００４３】
この採用データの選定は、作成されたヒストグラムを基にして、回転機器の回転数範囲毎にデータを足し合わせる確率を計算することで行われる。具体的には、各回転数の範囲毎に特徴量のデータが足し合わされる確率は、該特徴量と同じ回転数範囲の特徴量が既に足し合わされている数が他の回転数範囲の特徴量が既に足し合わされている数に比べて多いときは低く、該特徴量と同じ回転数範囲の特徴量が既に足し合わされている数が他の回転数範囲の特徴量が既に足し合わされている数に比べて少ないときは高くして、各回転数範囲毎に足し合わされる特徴量の数を略均等にしている。
【００４４】
例えば、現状のデータ採用状況が図５（ａ）に示す状況であれば、採用されたデータの個数が最も少ない回転数７０１〜８００（ｒｐｍ）のデータに対しては、足し合わせる確率を最も高くし、採用されたデータの個数が最も多い回転数８０１〜９００（ｒｐｍ）のデータに対しては、足し合わせる確率を最も低くする。他の回転数範囲のデータに対しても、採用されたデータの個数が少ないほど足し合わせる確率を高くする。上記処理を繰り返すことで、図５（ｂ）に示すように各回転数の範囲毎に採用された特徴量のデータの数が略均等になる。
【００４５】
そして、入力された特徴量のデータを採用するか否かを上記のように計算された確率にしたがって判断し（ステップＳ２５）、採用しなければステップＳ２１に戻って上記処理を繰り返す。採用されれば、ステップＳ２２で検知した回転数を含むグループのデータ個数を１増加させてから（ステップＳ２６）、新しいデータを足し合わせる（ステップＳ２７）。
【００４６】
そして、ステップＳ２３において、全てのデータ数が設定個数βに達したのであれば、全てのデータを足し合わせた結果から近似曲線を作成する（ステップＳ２８）。
【００４７】
このように、近似曲線を作成する際に、様々な回転数の特徴量のデータを均等に足し合わせることで、回転数に依存しない近似曲線を精度よく作成することができる。
【００４８】
次に、特徴量加工部３は、特徴量抽出部２から入力される特徴量のデータを、上記近似曲線を用いて回転機器の回転数に依存しない特徴量のデータに加工し、学習データとして学習データ記憶部４に保存する。そして、学習データの数が設定個数Ｍになるまで上記ステップＳ３〜Ｓ５の処理を繰り返す（ステップＳ６）。
【００４９】
設定個数Ｍの学習データが収集されると、マップ作成部５ａ，正常範囲作成部５ｂでニューラルネット学習が行われる（ステップＳ７）。まず、マップ作成部５ａは、学習データを教師なし競合型ニューラルネットワークに入力して、例えば図６に示すような６×６の二次元のクラスタリングマップＭＡＰを作成する。
【００５０】
クラスタリングマップＭＡＰの作成後、正常範囲作成部５ｂは、全学習データをニューラルネットワークに再度入力して、該当の出力層ニューロンＮ２を発火させ、各出力層ニューロンＮ２の閾値Ｔを各々設定する（ステップＳ８）。
【００５１】
この出力層ニューロンＮ２の閾値Ｔは、以下のように設定される。まず、全Ｍ個の学習データａ１〜ａＭは各々がｎ次元のデータであり、学習データａ１〜ａＭのうちｊ番目の学習データａｊによって、ｋ番目の出力層ニューロンＮ２ｋが発火した場合、学習データａｊ（ａｊ１，ａｊ２，ａｊ３，……ａｊｎ）と、出力層ニューロンＮ２ｋの重みデータｂｋ（ｂｋ１，ｂｋ２，ｂｋ３，……ｂｋｎ）とのユークリッド距離Ｌ１が下記［数１］にしたがって計算される。
【００５２】
【数１】
2007198918.tif 000003
【００５３】
上記ユークリッド距離Ｌ１の計算を全ての学習データａ１〜ａＭに対して行う。
【００５４】
次に、上記のように求めた全てのユークリッド距離Ｌ１の標準偏差Ｄ１（第１の標準偏差）を求める。そして、ユークリッド距離Ｌ１の分布は正規分布であると考え、標準偏差Ｄ１の２倍以内の範囲に属するユークリッド距離Ｌ１を持つ学習データを、閾値作成に用いる学習データａ１〜ａｍとして採用する。
【００５５】
ここで、採用した学習データａ１〜ａｍのうちｐ番目の学習データａｐ（ａｐ１，ａｐ２，ａｐ３，……ａｐｎ）と、ｑ番目の出力層ニューロンＮ２ｑの重みデータｂｑ（ｂｑ１，ｂｑ２，ｂｑ３，……ｂｑｎ）とのユークリッド距離Ｌ２は下記［数２］にしたがって計算される。
【００５６】
【数２】
2007198918.tif 000004
【００５７】
そして、上記ユークリッド距離Ｌ２の計算を、採用した学習データａ１〜ａｍ毎に全ての出力層ニューロンＮ２に対して行い、採用した学習データａ１〜ａｍ毎に最小のユークリッド距離Ｌ２を有する出力層ニューロンＮ２（発火ニューロン）を検索する。すなわち、各学習データによって発火する出力層ニューロンを検索するのである。
【００５８】
次に、ある出力層ニューロンＮ２の重みデータと、該出力層ニューロンＮ２を発火させる全ての学習データとの各ユークリッド距離Ｌ２の標準偏差Ｄ２（第２の標準偏差）を求める。そして、ユークリッド距離Ｌ２の分布は正規分布であると考え、標準偏差Ｄ２にある係数を乗じた値を、該出力層ニューロンＮ２の閾値Ｔとする。この処理を全ての出力層ニューロンＮ２に対して行い、各出力層ニューロンＮ２の閾値Ｔを決定する。
【００５９】
すなわち、正常範囲作成部５ｂは、各出力層ニューロンＮ２の閾値Ｔを決定することで、マップ作成部５ａで作成されたクラスタリングマップＭＡＰに正常範囲を設定し、クラスタリングマップＭＡＰとその正常範囲とをマップ記憶部６に保存する。
【００６０】
このように、教師なし競合型ニューラルネットワークを使用した異常監視方法、異常監視装置において、クラスタリングマップＭＡＰに正常範囲を設定する際に、有効性の低い学習データを除くことで、正常範囲を意味なく広げることを防いでいる。
【００６１】
次に、図７のフロー図を参照して、監視モードにおける処理を説明する。ある回転機器を含む設備を監視対象として監視が開始されると（ステップＳ３１）、特徴量抽出部２は、信号入力部１からの測定信号をサンプリングし（ステップＳ３２）、フーリエ変換を施すことで周波数成分の分布を監視対象の特徴量として抽出する（ステップＳ３３）。
【００６２】
次に、特徴量加工部３は、学習モードと同様に近似曲線を作成し、特徴量抽出部２から入力された特徴量のデータを、この近似曲線を用いて回転機器の回転数に依存しない特徴量のデータ（監視データ）に加工する（ステップＳ３４）。
【００６３】
クラスタ判定部５ｄは、特徴量加工部３で加工された監視データをマップ記憶部６に保存しているクラスタリングマップＭＡＰに入力して（ステップＳ３５）、監視データｃによって、ｒ番目の出力層ニューロンＮ２ｒが発火した場合、監視データｃ（ｃ１，ｃ２，ｃ３，……ｃｎ）と、出力層ニューロンＮ２ｒの重みデータｂｒ（ｂｒ１，ｂｒ２，ｂｒ３，……ｂｒｎ）とのユークリッド距離Ｌ３を下記［数３］にしたがって計算する（ステップＳ３６）。
【００６４】
【数３】
2007198918.tif 000005
【００６５】
そして、このユークリッド距離Ｌ３と、発火した出力層ニューロンＮ２ｒの閾値Ｔとを比較し、閾値Ｔがユークリッド距離Ｌ３より大きければ「正常」と判断し、閾値Ｔがユークリッド距離Ｌ３より小さければ「異常」と判断する（ステップＳ３７）。
【００６６】
ステップＳ３７での「正常」「異常」の判断結果は判定記憶部７に記憶され、所定の設定回数以上連続で「異常」と判断された場合、「異常」の監視結果を出力部８から出力する（ステップＳ３８）。
【００６７】
本実施形態において、閾値Ｔは正常時の学習データに基づいて決定されており、異常時のデータを必要とせずに監視対象の異常状態を検知できる。また、クラスタリングマップＭＡＰに正常範囲を設定する教師なし競合型ニューラルネットワークを用いることで、正常状態にばらつきがある場合でも優れた検知精度を有している。
【００６８】
さらに、学習データ、監視データともに、特徴量加工部３で回転機器の回転数に依存しない特徴量のデータに加工されるので、回転機器の回転数が変化する設備でも、回転機器の回転数を考慮する必要がなく、様々な回転数において正確に異常監視を行うことができる。
【００６９】
次に、削除リスト作成部５ｃの処理について説明する。正常範囲作成部５ｂがクラスタリングマップＭＡＰに正常範囲を設定してマップ記憶部６に保存した後、削除リスト作成部５ｃは、学習データ記憶部４に保存している全ての学習データに削除すべき優先度を与える機能を有する。
【００７０】
例えば、図８（ａ）に示す６×６の二次元のクラスタリングマップＭＡＰの３６個の領域は、互いに異なる出力層ニューロンＮ２に各々対応している。そして、学習データ記憶部４にＭ＝２５個の学習データを保存しているとすると、削除リスト作成部５ｃは、各出力層ニューロンＮ２毎に発火した学習データの数をカウントし、２５個の学習データを、各学習データによって発火する出力層ニューロンＮ２にグルーピングする。クラスタリングマップＭＡＰ内の数字は、各領域に該当する出力層ニューロンＮ２を発火させる学習データの数を示しており、図８（ａ）では発火する出力層ニューロンＮ２は計７グループある。
【００７１】
発火する学習データの数が最大のグループでは「７個」の学習データによって発火しており、この７個の学習データのうちのいずれか１個に最も高い削除優先度を与え、該当グループ内の学習データの数を１個減らす（図８（ｂ）参照）。
【００７２】
次に、図８（ｂ）の状態で、発火する学習データの数が最大のグループは「６個」の学習データによって発火しており、このグループの６個の学習データのうちのいずれか１個に次に高い削除優先度を与え、該当グループ内の学習データの数を１個減らす（図８（ｃ）参照）。
【００７３】
上記のように、発火する学習データの数が最大のグループの学習データのうちのいずれか１個に順次削除優先度を与え、該当グループ内の学習データの数を１個減らす処理を繰り返すことで、全ての学習データの削除優先度を設定しておく。
【００７４】
そして、新たに学習を行う際には、上記設定した削除優先度に基づいて、学習モードの閾値設定に影響の少ない学習データから削除して新たな学習データを学習データ記憶部４に保存することで、学習データ記憶部４の保存領域に限界があっても、学習に有効なデータを自動的に残すことができる。さらには、保存される学習データに偏りがなくなり、閾値設定の精度が向上する。
【００７５】
また、全ての学習データに削除優先度を設定することで、新たな学習データがある程度蓄積された時点で、古い学習データと一括して入れ換えることができる。
【００７６】
（実施形態２）
本実施形態の異常監視装置は、削除リスト作成部５ｃの処理が実施形態１と異なるものであり、実施形態１と同様の構成には同一の符号を付して説明は省略する。
【００７７】
例えば、図８（ａ）に示す６×６の二次元のクラスタリングマップＭＡＰの３６個の領域は、互いに異なる出力層ニューロンＮ２に各々対応している。そして、学習データ記憶部４にＭ＝２５個の学習データを保存しているとすると、削除リスト作成部５ｃは、各出力層ニューロンＮ２毎に発火した学習データの数をカウントし、２５個の学習データを、各学習データによって発火する出力層ニューロンＮ２にグルーピングする。クラスタリングマップＭＡＰ内の数字は、各領域に該当する出力層ニューロンＮ２を発火させる学習データの数を示しており、図８（ａ）では発火する出力層ニューロンＮ２は計７グループある。
【００７８】
発火する学習データの数が最大のグループは「７個」の学習データによって発火しており、まず、このグループの７個の学習データに対して削除の順位付けを行う。ここで図９に示すように、学習データと該学習データによって発火する出力層ニューロンＮ２の重みデータとのユークリッド距離の分布は、正規分布になると考える（図９中の１〜７の番号は、上記７個の学習データを各々示す）。そして、正規分布の両裾野に最も近いユークリッド距離を有する２つの学習データ（３番，５番）と、正規分布の中央に最も近いユークリッド距離を有する１つの学習データ（２番）とに最も低い削除優先度を与え、他の学習データには高い削除優先度を与える。
【００７９】
上記処理を残りの６グループについても行うことで、全ての学習データの削除優先度を設定しておく。
【００８０】
そして、新たに学習を行う際には、上記設定した削除優先度に基づいて、学習モードの閾値設定に影響の少ない学習データから削除して新たな学習データを学習データ記憶部４に保存することで、学習データ記憶部４の保存領域に限界があっても、学習に有効なデータを自動的に残すことができる。さらには、保存される学習データに偏りがなくなり、閾値設定の精度が向上する。
【００８１】
また、全ての学習データに削除優先度を設定することで、新たな学習データがある程度蓄積された時点で、古い学習データと一括して入れ換えることができる。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】実施形態１の異常監視装置を示す構成図である。
【図２】同上の教師なし競合型ニューラルネットワークを示す構成図である。
【図３】同上の学習モードの処理を示すフロー図である。
【図４】（ａ）（ｂ）同上の近似曲線作成の処理を示すフロー図である。
【図５】（ａ）（ｂ）同上の近似曲線作成時のデータ採用処理を示す図である。
【図６】同上のクラスタリングマップの一例を示す構成図である。
【図７】同上の監視モードの処理を示すフロー図である。
【図８】（ａ）〜（ｃ）同上の削除リスト作成の処理を示す図である。
【図９】実施形態２の削除リスト作成の処理を示す図である。
【符号の説明】
【００８３】
１  信号入力部
２  特徴量抽出部
３  特徴量加工部
４  学習データ記憶部
５  ニューラルネットワーク演算部
５ａ  マップ作成部
５ｂ  正常範囲作成部
５ｃ  削除リスト作成部
５ｄ  クラスタ判定部
６  マップ記憶部
７  判定記憶部
８  出力部
【図１】
2007198918.tif 000006
【図２】
2007198918.tif 000007
【図３】
2007198918.tif 000008
【図４】
2007198918.tif 000009
【図５】
2007198918.tif 000010
【図６】
2007198918.tif 000011
【図７】
2007198918.tif 000012
【図８】
2007198918.tif 000013
【図９】
2007198918.tif 000014